Muchos de los informes creados en las líneas de ensamblaje, donde se instalan todos los componentes de una aeronave, indican con frecuencia que los errores amenazan la seguridad. La metodología propuesta en este estudio evalúa la predicción de errores y la mitigación de riesgos para prevenir fallos y sus consecuencias. Los resultados vinculados a la fabricación de un arnés eléctrico típico de una aeronave militar estimaron reducciones del 93% en tiempo y del 90% en errores durante la creación de procesos de fabricación de ingeniería utilizando técnicas de IA. Sin embargo, los métodos tradicionales de evaluación de riesgos luchan por identificar y mitigar errores de manera efectiva. Por lo tanto, se necesita desarrollar una metodología avanzada para garantizar la seguridad de los sistemas. Este documento aborda cómo las soluciones tecnológicas innovadoras de IA pueden superar estos desafíos, mitigar los riesgos de error y mejorar la seguridad en la industria aeroespacial. Tecnologías como la inteligencia artificial, algoritmos predictivos, aprendizaje automático y automatización pueden desempeñar un papel clave en la mejora de la seguridad. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo que considere los factores que pueden contribuir potencialmente a la creación de errores, a través de un enfoque de inteligencia artificial (IA). Las técnicas específicas de IA utilizadas, como la máquina de soporte vectorial, el bosque aleatorio, la regresión logística, el vecino más cercano y XGBoost (Python 3.8.5), muestran un buen rendimiento para su uso en la mitigación de errores. Hemos comparado los valores modelados obtenidos en este estudio con los experimentales. Los resultados confirman que las mejores métricas se obtienen utilizando la máquina de soporte vectorial y la regresión logística. La menor desviación entre los valores medidos y modelados para estos métodos de IA no supera el 5%. Además, el uso de avances en métodos de aprendizaje automático puede mejorar la mitigación de errores en la industria aeroespacial. El uso de AutoML puede desempeñar un papel clave en la búsqueda automática de un modelo apropiado que proporcione las mejores métricas de rendimiento y, por lo tanto, la previsión más confiable para la predicción de datos y la mitigación de errores.